Avaliação de descritores morfológicos de eventos epileptiformes utilizando análise de componentes principais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Boos, Christine Fredel
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/94919
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2011
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spelling Universidade Federal de Santa CatarinaBoos, Christine FredelAzevedo, Fernando Mendes deMarques, Jefferson Luiz Brum2012-10-25T18:02:27Z2012-10-25T18:02:27Z20112011293402http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/94919Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2011O presente trabalho se insere na área de processamento de sinais de eletroencefalograma (EEG) com aplicação de técnicas de Inteligência Artificial para detecção automática de eventos epileptiformes. A proposta deste trabalho consiste na avaliação de descritores morfológicos desenvolvidos em estudos anteriores através de métodos estatísticos. Para a realização da avaliação dos descritores foi utilizada a Análise da Correlação e Análise de Componentes Principais (PCA). A utilização destas duas ferramentas estatísticas teve como objetivo eliminar a redundância de informação dentro do conjunto de descritores e diminuir sua dimensão através da exclusão de elementos ou transformação do conjunto através de PCA. O desenvolvimento da metodologia proposta foi realizado com o auxílio de software comercial de análise estatística e a validação foi realizada através da utilização de Redes Neurais Artificiais (RNA). As redes foram utilizadas para a verificação do desempenho do conjunto de descritores final em fornecer informação suficiente para que seja possível realizar a classificação, em eventos epileptiformes e não-epileptiformes, dos sinais de EEG apresentados à rede. Como resultado, obteve-se uma redução positiva da dimensão do conjunto de descritores sem que houvesse redução da representatividade do conjunto e, utilizando o conjunto reduzido, a rede neural apresentou 82% de sensibilidade, 85% de especificidade, eficiência de 83,5% e 4,5 falsos positivos por minuto. Sendo assim, comparando os resultados apresentados pelo conjunto de descritores original e reduzido, observa-se que a redução de dimensionalidade alcançada com a metodologia proposta não afeta, de modo significativo, o desempenho do classificador utilizado.92 p.| il., grafs., tabs.porFlorianópolis, SCEngenharia eletricaEletroencefalografiaEngenharia biomedicaAnalise de componentes principaisProcessamento de sinaisAvaliação de descritores morfológicos de eventos epileptiformes utilizando análise de componentes principaisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL293402.pdfapplication/pdf9601951https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/94919/1/293402.pdfac37470d80f4164a670944b9ee05a003MD51THUMBNAIL293402.pdf.jpg293402.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg707https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/94919/2/293402.pdf.jpg673eb773a1c9a281ec2c260b6a341261MD52123456789/949192013-05-01 22:52:11.683oai:repositorio.ufsc.br:123456789/94919Repositório de PublicaçõesPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732013-05-02T01:52:11Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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